Araba plaka tanıma

Abstract

Hızlı gelisen teknoloji ile beraber ülkelerdeki araç sayısı artmıstır. Araçsayısının artısına paralel olarak araçların tanınması gereksinimi de artmıstır.Güvenlik, otomatik geçis sistemleri, otoyollarda hız tespiti, ısık ihlali gibidurumlarda araçların tanınması ihtiyacı doğmustur. Araç plaka tanıma sistemi üç anakonudan olusmaktadır. Sayısal bir görüntüden plakanın bulunması, bulunan plakagörüntüsünden karakterlerin ayrıstırılması, ayrıstırılan karakterin tanınmasıdır. Butez çalısmasında ikinci ve üçüncü konular üzerine bir çalısma yapılmıstır. Öncekiyapılan çalısmalar incelendiğinde daha çok yapay sinir ağları ile karakter tanınmayaçalısıldığı görülmüstür. Bu çalısmada yapay sinir ağları veya karmasık matematikselislemler yerine insan gözü ile karakterin nasıl algılandığına dikkat edilmistir. Plakagörüntüsü gri seviyeye indirgenmis, esik değeri hesaplanmıs ve ikili sistemeçevrilmistir. Plaka görüntüsü ikili sisteme çevrildikten sonra dikey ve yataydoğrultularda taranarak karakterlerin sınırları bulunmustur. Bulunan karakterlersoldan sağa, sağdan sola, yukarıdan asağıya, asağıdan yukarı taranarak her birkarakter için özellik sınıfları olusturulmustur. Daha önceden karakterler içinhazırlanmıs olan özellik sınıfları veritabanı ile karakterin özellik sınıfıkarsılastırılmıstır. Karakterin diğer karakterlere benzeme oranı kullanıcıyagösterilmistir. Çalısma esnasında T.C. araç plakaları kullanılmıstır.Anahtar Kelimeler : Araba Plakası TanımaIn rapidly developing countries, the number of vehicles has increased in accordancewith the technology. The need to recognize the vehicles has increased in parallel tothe number of the vehicles. Need of vehicle recognition was emerged for the cases ofsecurity, automatic switching systems, highway speed detection, light violation.License plate recognition system consists of three main topics: finding plate locationfrom digital images, character segmentation from the plate images and characterrecognition from segmented characters. In this thesis, a study is conducted oncharacter segmentation from plate image and character recognition from segmentedcharacters. Character recognition work has been examined through artificial neuralnetworks in the previously conducted studies. Instead of Artificial NeuronalNetworks or complex mathematical formula, this thesis takes the features (of thecharacter) the human eyes perceive during recognition of the character into account.Plate image was reduced to gray level, the threshold value was calculated, and theplate image was converted into the binary system. The boundary of characters in thevertical and horizontal lines were scanned after plate image was converted into thebinary system. For each character, the feature classes were created for the charactersscanned from left to right, right to left, top to bottom, bottom to top. The characterfeature classes were compared to the previously prepared feature character class?sdatabase. The rate which is similar to other characters of the character has beendisplayed to the user. T.C. license plate is used during working.Keywords: Car plate recognition